This paper presents a hybrid SoC design for phase detection of single tone signal. The designed hybrid SoC is composed of three functional blocks, i.e., an analog to digital converter module, a phase detection module and a controller module. A design of the controller module is based on a 16-bit RISC architecture. An I/O interface and an LCD control interface for transmission and display of phase measurement values are included in the design of the controller module. A design of the phase detector is based on a recursive sliding-DFT. The recursive architecture effectively reduces the gate numbers required in the implementation of the module. The ADC module includes a single-bit second-order sigma-delta modulator and a digital decimation filter. The decimation filter is designed to give 98dB of SNR for the ADC. The effective resolution of the ADC is enhanced to 98dB of SNR by the incorporation of a pre FIR filter, a 2-stage cascaded integrator- comb(CIC) filter and a 30-tab FIR filter in the decimation. The hybrid SoC is verified in FPGA and implemented in 0.35 CMOS Technology.
본 논문에서는, 눈 검출에서의 픽셀 선택 방법을 이용한 편향 판별 분석(BDA) 기반의 신뢰 척도를 제안하고 이를 이용하여 hybrid 눈 검출기를 설계한다. 이를 위해 눈 조각 영상에서 먼저 판별 분석에 유용한 픽셀들을 선택하여 부분 영상을 만들고, 부분 영상에 BDA를 적용하여 신뢰 척도를 위한 특징 공간을 구성한다. Hybrid 눈 검출기를 구성하는 기본 검출기로는 상호 보완적인 특성을 가진 HFED와 MFED를 사용하였다. 주어진 영상에 대해, 기본 검출기들에 의해 생성된 눈 좌표를 가지고 생성한 눈 조각 영상의 부분 영상들을 BDA 특징공간에 투영하여 positive 샘플의 평균과의 거리를 측정함으로써 그 정확성을 측정하고, 기본 검출기의 결과들 중에서 신뢰도가 높은 결과를 최종 눈 검출 결과로 사용한다. 다양한 얼굴 데이터베이스들에 대한 실험 결과에서, 제안한 방법은 검출된 눈 좌표의 정확도 측면에서 뿐만 아니라 검출된 눈 좌표를 이용한 얼굴 인식 성능에서도 다른 방법들보다 우수한 결과를 나타내었다.
본 논문에서는 디지털 오디오 앰프에서 청감향상을 위해 사용되고 있는 멀티밴드 DRC 구조의 문제점을 해결하고자 하이브리드 DRC 구조를 제안하였다. 제안한 하이브리드 DRC 구조는 전단에 멀티밴드 DRC를 후단에 단일 밴드 DRC를 직렬로 연결하는 형태이다. 전단의 멀티밴드 DRC에서는 신호크기를 RMS값을 기반으로 검출하는 구조를 적용하고, 후단의 DRC에서는 최대값을 기반으로 신호크기를 검출하는 구조를 적용하여 우수한 청감을 유지하면서도 클리핑이 최대한 억제되도록 하였다. MATLAB을 이용한 모의실험을 통해 알고리즘 동작을 확인하였고, FPGA 보드를 이용하여 제안한 DRC 구조를 하드웨어로 구현하였으며, 청취 실험결과 제안된 구조가 기존의 최대값 또는 RMS값으로 구성되는 기존 DRC 구조와 비교하여 청감이 향상됨을 확인하였다.
The carbon paste electrode (CPE) was modified with the pristine bentonite and hybrid material (HDTMA-modified bentonite). The modified-CPEs are then employed as working electrode in an electrochemical detection of As(V) from aqueous solutions using the cyclic voltammetric measurements. Cyclic voltammograms revealed that As(V) showed reversible behavior onto the working electrode. The hybrid material-modified carbon paste electrode showed significantly enhanced electrochemical signal which was then utilized in the low level detection of As(V). Moreover, the studies were conducted at neutral pH conditions. The electrochemical studies were conducted with scan rates (20 to 200 mV/s) to deduce the mechanism of redox processes involved at the electrode surface. The anodic current was linearly increased, increasing the concentration of As(V) from 5.0 to $35.0{\mu}g/g$ using the hybrid material-modified electrode. This provided fairly a good calibration line for As(V) detection. The presence of varied concentrations of As(III) in the determination of total arsenic was studied. The influence of several cations and anions viz., Cu(II), Mn(II), Zn(II), Pb(II), Cd(II), Fe(III), $Cl^-$, $NO_3{^-}$, $PO_4{^{3-}}$, EDTA and glycine in the detection of As(V) from aqueous solution was also studied. Further, in an attempt to simulate the real matrix analysis, the tap water sample was spiked with As(V) and subjected for As(V) detection using the modified-CPE.
최근 네트워크 환경에 대한 공격이 급속도로 고도화 및 지능화 되고 있기에, 기존의 시그니처 기반 침입탐지 시스템은 한계점이 명확해지고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 기계학습 기반의 침입 탐지 시스템에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 기계학습을 침입 탐지에 이용하기 위해서는 두 가지 문제에 직면한다. 첫 번째는 실시간 탐지를 위한 학습과 연관된 중요 특징들을 선별하는 문제이며, 두 번째는 학습에 사용되는 데이터의 불균형 문제로, 기계학습 알고리즘들은 데이터에 의존적이기에 이러한 문제는 치명적이다. 본 논문에서는 위 제시된 문제들을 해결하기 위해서 Hybrid Feature Selection과 Data Balancing을 통한 심층 신경망 기반의 네트워크 침입 탐지 모델인 HFS-DNN을 제안한다. NSL-KDD 데이터 셋을 통해 학습을 진행하였으며, 기존 분류 모델들과 성능 비교를 수행한다. 본 연구에서 제안된 Hybrid Feature Selection 알고리즘이 학습 모델의 성능을 왜곡 시키지 않는 것을 확인하였으며, 불균형을 해소한 학습 모델들간 실험에서 본 논문에서 제안한 학습 모델이 가장 좋은 성능을 보였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권7호
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pp.3076-3092
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2020
An IKPCA-ELM-based intrusion detection method is developed to address the problem of the low accuracy and slow speed of intrusion detection caused by redundancies and high dimensions of data in the network. First, in order to reduce the effects of uneven sample distribution and sample attribute differences on the extraction of KPCA features, the sample attribute mean and mean square error are introduced into the Gaussian radial basis function and polynomial kernel function respectively, and the two improved kernel functions are combined to construct a hybrid kernel function. Second, an improved particle swarm optimization (IPSO) algorithm is proposed to determine the optimal hybrid kernel function for improved kernel principal component analysis (IKPCA). Finally, IKPCA is conducted to complete feature extraction, and an extreme learning machine (ELM) is applied to classify common attack type detection. The experimental results demonstrate the effectiveness of the constructed hybrid kernel function. Compared with other intrusion detection methods, IKPCA-ELM not only ensures high accuracy rates, but also reduces the detection time and false alarm rate, especially reducing the false alarm rate of small sample attacks.
HPV type-specific detection may promote cervical screening program and vaccination development worldwide. We conduct a study comparing HPV Hybrid capture II (HC II) Test and Hybribio GenoArray test, a newly developed HPV type-specific assay, in patients with cervical epithelial neoplasm. Results showed a good concordance in cervical HPV detection between two tests (kappa value 0.80, p<0.05, McNemar test). Our study may promote utilization of type-specific HPV detection that is helpful for cervical cancer screening and vaccination.
본 논문에서는 MIMO 시스템에서 부분 증분 리던던시 방식 Hybrid ARQ를 위한 결합 기법을 제안한다. 제안 결합 기법은 부분 증분 리던던시 방식 Hybrid ARQ에서 반복 전송되는 정보 심볼들을 위한 심볼 레벨 결합 기법이다. 본 논문에서는 제안 결합 기법이 반복 전송되는 정보 심볼들뿐 아니라 매 전송마다 새로이 전송되는 패리티 심볼들의 검출 성능 또한 향상시킴을 보인다. 모의실험 결과를 통해 제안된 결합 기법이 특히 Zero Forcing 검출 사용 시에 기존의 비트 레벨 결합 기법보다 부분 증분 리던던시 방식 Hybrid ARQ의 성능을 크게 향상시킴을 확인하였다.
A fault detection algorithm of a charge and discharge system to ensure the safe use of hybrid electric vehicle is proposed in this paper. This algorithm can be used as a complementary way to existing fault detection technique for a charge and discharge system. The proposed algorithm uses a SVDD technique, which additionally utilizes two methods for learning a large amount of data; one is to incrementally learn a large amount of data, the other one is to remove the data that does not affect the next learning using a new data reduction technique. Removal of data is selected by using lines connecting support vectors. In the proposed method, the data processing speed is drastically improved and the storage space used is remarkably reduced than the conventional methods using the SVDD technique only. A battery data and speed data of a commercial hybrid electrical vehicle are utilized in this study. A fault boundary is produced via SVDD techniques using the input and output in normal operation of the system without using mathematical modeling. A fault detection simulation is performed using both an artificial fault data and the obtained fault boundary via SVDD techniques. In the fault detection simulation, fault detection time via proposed algorithm is compared with that of the peak-peak method. Also the proposed algorithm is revealed to detect fault in the region where conventional peak-peak method is never able to do.
본 논문에서는 maximum a posteriori probability (MAP) 검출기와 minimum-mean-square-error (MMSE) 필터와 같은 선형 검출기의 hybrid 형태를 갖는, 다중안테나 시스템을 위한 iterative 수신기를 고려한다. MAP검출기의 우수한 성능과 선형 검출기의 낮은 복잡도를 얻기 위해 두 검출기를 한 프레임 내에서 동시에 사용하는 수신기 구조를 제안한다. Outer 코더의 extrinsic 정보인 코드 비트에 대한 a priori probability를 이용하여 검출기를 결정할 수 있는 임계치를 계산하고, 복조 심볼 단위로 결정된 검출기를 적용하여 코드 비트의 검출단에서의 extrinsic 정보를 계산한다. 모의실험 결과를 통해서, 제안된 수신기가 MMSE 수신기보다 우수한 성능을 가지며, MAP 수신기보다 낮은 복잡도를 가짐을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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